Apriori算法关联规则挖掘数据集AprioriAlgorithmAssociationRuleMiningDataset-akalyasubramanian

数据来源：互联网公开数据

标签：关联规则，数据挖掘，算法应用，机器学习，购物篮分析，市场篮分析，数据集，零售业

数据概述：该数据集专为Apriori算法设计，包含零售交易数据，适用于关联规则挖掘和购物篮分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从特定年份到另一年份（具体时间未提供）。地理范围：数据覆盖了多个零售商店的交易场景，具体地区未明确说明。数据维度：数据集包括交易ID，商品条目，购买数量，购买时间等变量。数据格式为CSV，便于进行关联规则挖掘分析。来源信息：数据来源于公开的零售交易记录，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于关联规则挖掘，购物篮分析，市场篮分析等数据挖掘任务，尤其在机器学习模型训练和零售行业分析中具有重要应用价值。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于关联规则挖掘，市场篮分析等研究，如商品关联性分析，顾客购买行为研究等。行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在商品推荐，促销策略制定和库存管理方面。决策支持：支持零售商店的商品关联分析和销售策略优化，帮助商家制定科学的商品搭配和促销方案。教育和培训：作为数据挖掘，机器学习及零售管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解关联规则挖掘和市场分析技术。此数据集特别适合用于探索零售行业中商品之间的关联性，帮助用户实现精准的商品推荐和促销策略优化，提升销售效率和顾客满意度。